近日，AI明星企業科大訊飛終于成立相關公司，這是否會是人工智能賽道退潮期的(de)救命浮板？
距離AI頭(tou)部(bu)公(gong)司扎堆(dui)上(shang)市的盛況已過去半年，今年正是他們交出上(shang)市后第一份考卷的時候(hou)，對于大多(duo)數這(zhe)一賽(sai)道的公(gong)司來說，不(bu)(bu)得不(bu)(bu)揭開“盈利難”這(zhe)塊(kuai)舊傷疤。
商湯科技、云從科技、格靈深瞳等明星企業均處虧損狀態，投資者們的態度也回到了“獲利”這個現實問題，這對于落地周(zhou)期較(jiao)長的人(ren)工智能公司而言(yan)未免(mian)有些強人(ren)所難。連“AI第(di)一股(gu)(gu)”商湯(tang)科(ke)技都難逃這種魔咒，在(zai)巨額股(gu)(gu)票解禁的第(di)二日市(shi)值近乎腰斬(zhan)。
身處AI賽(sai)道(dao)的(de)(de)公司對(dui)于“回(hui)本慢”這一癥結(jie)其實是有清晰認知的(de)(de)。作為技(ji)術(shu)驅(qu)動型賽(sai)道(dao)的(de)(de)人工智能企業，探索新方案和應用場(chang)景，不(bu)(bu)斷推進技(ji)術(shu)迭代是他(ta)們造血的(de)(de)根本，巨大(da)的(de)(de)研(yan)發投入(ru)甚至會吃盡營收，造成(cheng)(cheng)成(cheng)(cheng)本缺口，何況(kuang)有時研(yan)發項目存在較大(da)的(de)(de)不(bu)(bu)確(que)定性(xing)。
AI公司已經習慣了追逐“活下去”這個命題，甚至可以用“自救”概括其創業的歷程，將“難以落地”的技術做成規模才是正道。這其中，有用元宇宙和智能汽車做文章的潮流玩家，也有瞄準工業互聯網的企業。相比(bi)而(er)言，后者的技術落腳點更加腳踏實地。
AI與工業互聯網的高適配度
當前國內人工智能賽道盈利的玩家僅占少數，其財務指標大都呈現兩個特征：毛利率偏低和研發費用高昂。即使是盈(ying)利(li)的公司，例如科大訊(xun)飛(fei)在2022年上(shang)半(ban)年營收同(tong)比增長26.97%至80.23億(yi)元(yuan)，但是凈利(li)潤卻同(tong)比下降(jiang)33.57%至2.78億(yi)元(yuan)，這種“增收不增利(li)”的現象也令其遭受質疑。
近幾年，科大訊飛借助自身積累的工業聲學、工業視覺、工業知識圖譜等AI能力，建立了“訊飛TuringPlat圖聆工業互聯網平臺”，并在近期投資成立羚羊工業互聯網股份有限公司，其經營范圍包含工業互聯網數據服務；物聯網設備制造；工(gong)業機器人制造；智能機器人的研發等。
將工業互聯網作為“第二曲線”其實并不罕見，但在人工智能賽道中是少數選擇。結合去年科大訊飛董事長劉慶峰在企業年度計劃大會上提出了五年目標的一環“實現千億收入，帶動萬億生態”來看(kan)，科(ke)大訊飛對于目前布局的(de)每一個“平臺”都極為重視(shi)。
工業互聯網的吸引力在于何處？原工信部副部長、北京大學教授楊學山曾一針見血的概括了工業互聯網的本質：“工業互聯網姓‘工業’，不姓‘互聯網’”。中(zhong)國信(xin)(xin)息通信(xin)(xin)研究(jiu)院院長余曉暉也曾將工(gong)業互聯(lian)網(wang)歸納為三個方面：一是(shi)網(wang)絡體系，即工(gong)業全(quan)要素全(quan)產業鏈全(quan)價(jia)值鏈泛在深(shen)度互聯(lian)；二是(shi)平(ping)臺體系，也是(shi)工(gong)業智能化(hua)發展的核(he)心載體；三是(shi)安全(quan)體系，是(shi)工(gong)業智能化(hua)的安全(quan)可信(xin)(xin)保障。
從今日工業互聯網的發展生態來看，前者在上述三方面每一層的落實都離不開人工智能的輔助。首先，工業互聯網是人工智能發揮功用的最佳溫床之一。工(gong)業互聯網平(ping)臺的(de)發(fa)展使得AI在工(gong)業領域的(de)發(fa)展應用(yong)有了扎根的(de)土壤(rang)，海量(liang)的(de)數(shu)(shu)據、內嵌(qian)的(de)高(gao)效(xiao)算(suan)法(fa)和對算(suan)力的(de)強大支撐能力無(wu)一不是用(yong)武(wu)之地(di)。在傳統制造業走(zou)向(xiang)數(shu)(shu)字化(hua)的(de)過程中，AI在工(gong)業互聯網互聯設備層(ceng)、邊(bian)緣層(ceng)、平(ping)臺層(ceng)、應用(yong)層(ceng)的(de)滲(shen)透(tou)應用(yong)，正在推動傳統生(sheng)(sheng)產(chan)模式(shi)向(xiang)實(shi)時感知、動態分析、科學決策、精準執行(xing)和優化(hua)迭代的(de)智能化(hua)生(sheng)(sheng)產(chan)模式(shi)轉變。以(yi)AI賦能工(gong)業質(zhi)檢環(huan)節為例，在質(zhi)檢環(huan)節運(yun)用(yong)基于深度學習等AI技術的(de)視覺檢測技術，對產(chan)品圖像進行(xing)視覺檢測，可以(yi)幫助工(gong)人及時發(fa)現并(bing)消除缺(que)陷。
而挖掘數據價值也是工業互聯網產生價值的必經之路。正如(ru)智能質(zhi)檢設(she)備(bei)解決的(de)(de)(de)不僅是(shi)一個生(sheng)產環節或一條生(sheng)產線(xian)的(de)(de)(de)問題，工(gong)(gong)業互聯網(wang)平臺覆蓋了(le)全流程的(de)(de)(de)生(sheng)產數(shu)(shu)據(ju)，匯(hui)聚了(le)數(shu)(shu)以千萬(wan)計(ji)的(de)(de)(de)設(she)備(bei)和(he)(he)傳感(gan)器，對異構系統(tong)、運營(ying)環境、人員信息等要(yao)素(su)實(shi)(shi)施泛(fan)在感(gan)知、高效(xiao)采集和(he)(he)云端匯(hui)聚，實(shi)(shi)現了(le)海量數(shu)(shu)據(ju)的(de)(de)(de)廣泛(fan)集成。通過構建設(she)備(bei)、產品、系統(tong)和(he)(he)服(fu)務全面連接的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)交流網(wang)絡，工(gong)(gong)業互聯網(wang)平臺充分挖掘了(le)實(shi)(shi)時有(you)效(xiao)的(de)(de)(de)工(gong)(gong)業大數(shu)(shu)據(ju)。
從單體條線放(fang)大到整個工(gong)(gong)廠、或者在(zai)(zai)(zai)更多工(gong)(gong)廠中部署工(gong)(gong)業互聯網(wang)，必然需要人工(gong)(gong)智能(neng)的(de)協助。以預測(ce)性維護為例，當嵌入到設備中的(de)物聯網(wang)傳感器(qi)的(de)數(shu)據被(bei)人工(gong)(gong)智能(neng)和機(ji)器(qi)學習算法處(chu)理、分析(xi)后(hou)，可以及(ji)時檢測(ce)到相關器(qi)械的(de)運(yun)行情況，并通過數(shu)據分析(xi)得知其是否存在(zai)(zai)(zai)故障。充分關注到每(mei)個工(gong)(gong)廠或裝置中的(de)每(mei)個細節，通過數(shu)據異常分析(xi)出(chu)某個部件存在(zai)(zai)(zai)問題(ti)，并針對性修正。
同時，依托于工業(ye)(ye)(ye)機理基(ji)礎和數據(ju)模(mo)型(xing)分析，工業(ye)(ye)(ye)互聯(lian)網(wang)平臺將(jiang)隱性的(de)工業(ye)(ye)(ye)技(ji)術原理、行(xing)業(ye)(ye)(ye)知(zhi)識(shi)和專家經(jing)驗進行(xing)代(dai)碼化、算法化，重構(gou)了工業(ye)(ye)(ye)知(zhi)識(shi)創造和應用(yong)體系，面向(xiang)特定工業(ye)(ye)(ye)場景提供針對性強、魯棒性高(gao)的(de)算法。最終(zhong)，通過提供開發環(huan)境和各類(lei)工具(ju)，工業(ye)(ye)(ye)互聯(lian)網(wang)平臺可以幫助(zhu)開發者打造工業(ye)(ye)(ye)APP與微服務(wu)體系，將(jiang)各類(lei)工業(ye)(ye)(ye)知(zhi)識(shi)封裝成可交易的(de)模(mo)塊組件，方便廣泛傳播和復用(yong)。
從過往經驗來看，早期入局的Google、亞馬遜、Facebook等公司都致力于部署機器學習、深度學習底層平臺，建立產業事實標準，競爭十分激烈。我國的代表企業包括科大訊飛、商湯科技等，則選擇利用技術優勢建設開放技術平臺，為開發者提供AI開發環境，共同構建上層應用生態。
從現階段進(jin)(jin)展來看，AI在(zai)(zai)工(gong)業互(hu)聯網領域的(de)應(ying)用(yong)主要在(zai)(zai)設備預測性維(wei)護、工(gong)業設備邊(bian)緣(yuan)側質量分(fen)析等單點應(ying)用(yong)方(fang)面(mian)，但仍可(ke)以(yi)(yi)預見其多(duo)點落地(di)的(de)規模(mo)化趨(qu)勢。AI將持續在(zai)(zai)工(gong)業互(hu)聯網平臺的(de)邊(bian)緣(yuan)設備層、平臺層以(yi)(yi)及(ji)應(ying)用(yong)層等多(duo)個領域發揮更(geng)大的(de)價值，并向(xiang)(xiang)著高(gao)級計算、決策分(fen)析等方(fang)向(xiang)(xiang)推進(jin)(jin)。
八仙過海，平臺各異
自2018年起(qi)，我國明確工業互(hu)聯(lian)網進行(xing)為期三年建(jian)設(she)起(qi)步階段，彼時就(jiu)吸引(yin)了(le)大量玩家涌入。隨著“推進智能制(zhi)造”“拉動中小微企業創(chuang)新能力和專(zhuan)業化水平(ping)”“培育壯(zhuang)大集成電路、人工智能等(deng)數字產業”等(deng)細化要求的(de)提出，國內互(hu)聯(lian)網和制(zhi)造業巨頭紛(fen)紛(fen)入局工業互(hu)聯(lian)網，僅在2017年底(di)出現的(de)工業互(hu)聯(lian)網平(ping)臺就(jiu)有270個(ge)左(zuo)右(you)。
2021年，阿里巴巴達摩院發布的十大科技趨勢報告提到，工業互聯網從單點智能走向全局智能，有著超萬億的市場前景。在政策青睞下，工業互聯網入局玩家(jia)眾多。
目(mu)前，我國工(gong)業(ye)互(hu)聯網平(ping)臺(tai)發(fa)展已經取得了一定成效，培(pei)育較大型的工(gong)業(ye)互(hu)聯網平(ping)臺(tai)超(chao)過(guo)(guo)150家，連接工(gong)業(ye)設備超(chao)過(guo)(guo)7800萬臺(tai)（套）。我國工(gong)業(ye)互(hu)聯網平(ping)臺(tai)應(ying)用基礎條件已初步完(wan)善，工(gong)業(ye)互(hu)聯網平(ping)臺(tai)應(ying)用發(fa)展模式逐漸繁(fan)榮。
作為雙跨平臺的入選者之一，訊飛TuringPlat圖聆工業互聯網平臺采(cai)用(yong)“1+1+4+2”系統架構，以(yi)物聯網平(ping)(ping)臺(tai)(tai)和大(da)數據平(ping)(ping)臺(tai)(tai)為(wei)底座，依(yi)托科(ke)大(da)訊飛在工業(ye)視覺、工業(ye)聲學、知識圖(tu)譜和模型訓練4個方(fang)面領先的AI技術積(ji)累(lei)，將工業(ye)零代碼平(ping)(ping)臺(tai)(tai)和RPA平(ping)(ping)臺(tai)(tai)作(zuo)為(wei)重點(dian)支撐，賦(fu)能工業(ye)“研、產(chan)、供(gong)、銷、服、管”全場(chang)景。目(mu)前，該平(ping)(ping)臺(tai)(tai)已(yi)覆蓋電力、礦山(shan)、燃氣、鋼鐵、煙草等20多個行業(ye)，橫跨9大(da)工業(ye)重點(dian)領域(yu)的全方(fang)位、全鏈路解決方(fang)案(an)。
訊飛TuringPlat圖聆工(gong)業互聯(lian)網平(ping)臺基于聽覺(jue)(jue)、視覺(jue)(jue)、觸覺(jue)(jue)、嗅(xiu)覺(jue)(jue)、味(wei)覺(jue)(jue)及工(gong)業大腦(nao)（即(ji)“工(gong)業六(liu)感”），融合多維(wei)度(du)傳感數(shu)據采集(ji)技術、深度(du)學(xue)習序列(lie)預測(ce)技術，實(shi)現了工(gong)業設備多維(wei)度(du)智能(neng)感知監測(ce)、設備健康狀(zhuang)態AI智能(neng)預測(ce)、設備故障AI輔助診斷等功能(neng)，提高(gao)了工(gong)業設備檢查核驗效率。
除此之外，在AI領域深耕多年的百度也致力于將自身在人工智能方面積累的技術釋放出來，降低AI使用門檻，讓其賦能更多企業。百度智能云打造的開物工業互聯網平臺，在近期全新升級(ji)為開物2.0，覆蓋質量管控、安全生(sheng)產、節(jie)能減排、生(sheng)產制(zhi)造等9大領域，累積了超過200個工業解(jie)決方案(an)，沉淀了3.8萬個工業模型(xing)，可以幫助(zhu)企業通(tong)過數字化轉型(xing)實現降本增效與綠(lv)色低碳發展(zhan)。
相對于1.0版(ban)本，開物(wu)(wu)2.0探索(suo)了(le)更多重(zhong)點行(xing)(xing)(xing)業，聚焦了(le)這些(xie)行(xing)(xing)(xing)業里的更多核心(xin)場景(jing)，將幫助制(zhi)造、能源、水務等行(xing)(xing)(xing)業的企業低成本的享(xiang)受(shou)人工智(zhi)能帶來的技(ji)術紅利。在(zai)制(zhi)造業，開物(wu)(wu)2.0可以感知生產全(quan)過程(cheng)的有(you)價(jia)值數(shu)據，對數(shu)據進(jin)行(xing)(xing)(xing)思考(kao)、分(fen)析與決(jue)策、執行(xing)(xing)(xing)，實現(xian)自學習與進(jin)化。將智(zhi)能質檢、知識搜索(suo)等應(ying)用向全(quan)產業鏈延伸(shen)，保持產業鏈供應(ying)鏈安全(quan)穩定。
同為AI企業的商湯科技雖然沒有直接成立工業互聯網公司，但在工業領域也有動作。商湯依托新型人工智能基礎設施SenseCore商湯AI大裝置、SenseMARS火星混合現實平臺和SenseFoundry Enterprise商湯方舟企業開放平臺等核心架構打造了商湯工業引擎。這是一(yi)項(xiang)綜合性、智(zhi)能化的工業(ye)(ye)解決方案，能夠通過賦能各(ge)類(lei)傳統工業(ye)(ye)垂直領(ling)域，幫助工業(ye)(ye)企業(ye)(ye)實現降本增效的目標。
寫在最后
世(shi)界頂級(ji)機器學習專家Michael I.Jordan認為，隨著機器學習的蓬勃發展，人工智能(neng)的目標(biao)已發生(sheng)了本質性變化，不(bu)再只是研(yan)究如何在(zai)單個計算機上復現(xian)人類智能(neng)，更(geng)重要的是如何構(gou)建現(xian)實世(shi)界中(zhong)的系統，從而(er)解決現(xian)實世(shi)界中(zhong)的超(chao)大規模問題(ti)。
我們常(chang)說(shuo)人(ren)工(gong)智能(neng)還處在最初(chu)級(ji)的階段，僅僅可以看做人(ren)類的延伸(shen)，比起代替(ti)何等(deng)工(gong)種、替(ti)代哪(na)些勞(lao)動者(zhe)，讓(rang)人(ren)工(gong)智能(neng)創(chuang)業(ye)者(zhe)活下去，打造效率更(geng)高、更(geng)安全(quan)的工(gong)廠，或許更(geng)加(jia)符合人(ren)類延續這個初(chu)心。AI落地的過程，也許是人(ren)類再次進(jin)化(hua)，跨越“寒(han)氣”的過程。
參考資料：
1.《人工(gong)智能燒(shao)掉(diao)萬億元后，沒跳出(chu)盈利困境》，財經十一人
2.《人工(gong)智(zhi)(zhi)能在工(gong)業互聯網平(ping)臺的(de)四大應(ying)用場景》，賽迪(di)智(zhi)(zhi)庫(ku)
